本研究では, 飲食店向けの不動産営業を支援する手法を提案する．飲食店起業を目指す顧客が, 物件の成約に至る流れは以下の通りである．①検索サイトで不動産を探す．②実際に内見を行い気に入った物件を閲覧する．③内見に行った物件の内気に入った物件を申し込みする．④物件の貸主と交渉し, 成約に至る．①→②の検索から内見に移ることや, ②→③の内見から申し込みに自然に移ることは稀なため, 不動産会社の営業マンが電話をかけて次のステップに促す．従来では電話営業を行う際, 営業マンは長年の感と経験によって, 数ある顧客リストからより成約に至りやすい顧客を選定し, 電話をかけていた．この時の営業成功確率は，２割から３割程度であり，この精度向上は重要な課題である．さらに, 新人の営業マンでは, どの顧客に電話をかけるべきかのノウハウがたまっておらず, どの顧客にかけたらいいのか分からないといった問題があり，その対応策の創出が課題である．この課題を解決するために, 本研究では機械学習を用いて, 申込みの可能性の高い顧客を推定し，営業マンに電話をかけるよう推薦するシステムを提案する．内見時のアンケート結果，物件情報の基礎データ２クラスの他に熱意と地域ポテンシャルという独自の特徴量を加え，RandomForestを用いて機械学習を行ったところ53.8%の精度で申し込み顧客を推薦することが出来た. ベテランの営業マンの営業成功確率が２割から３割程度のため，本システムで推薦された結果は, 営業効率をあげることに大いに貢献出来る.
